
今天分享的是:谷歌云:2025年谷歌云技术指南:打造智能AI代理系统(英文版)秒配网
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《2025年谷歌云技术指南:打造智能AI代理系统》核心内容总结
本指南由谷歌云发布,聚焦智能AI代理系统的构建逻辑、技术框架与实践路径,从核心概念、开发工具、部署运维到安全合规,系统阐述谷歌云如何通过全栈技术生态支持企业打造生产级AI代理,为开发者与初创企业提供从原型到落地的完整解决方案。
AI代理核心架构与谷歌云生态为系统构建奠定基础。AI代理的核心在于“推理-工具-数据-部署”的协同,谷歌云通过三大路径支持代理开发:一是代码优先的代理开发工具包(ADK),供技术团队构建定制化代理,支持多代理协作、工具定义与上下文管理,可部署于Vertex AI Agent Engine、Cloud Run等环境;二是无代码的Google Agentspace,非技术人员可通过可视化界面创建代理,实现跨应用数据整合(如连接SharePoint、Jira)与 workflow 自动化;三是预置谷歌云代理,如Gemini Code Assist(支持IDE集成、代码生成与PR审查)、Gemini Cloud Assist(优化云基础设施管理),降低开发门槛。此外,Model Context Protocol(MCP)与Agent2Agent(A2A)协议确保不同来源的代理可互通,形成开放生态。
展开剩余83%关键组件设计决定AI代理的功能与可靠性。模型选择需平衡能力、速度与成本,Gemini 2.5系列提供分层选项:Flash-Lite适用于高并发低延迟场景(如翻译),Flash平衡性价比(生产级应用),Pro则面向复杂推理(如代码生成),且支持通过推理令牌分配优化精度。工具是代理交互外部系统的核心,ADK支持自定义函数、API调用及“代理即工具”模式(如将专业代理作为子工具调用),并通过MCP工具箱快速连接数据库(如BigQuery、Firestore)。数据架构需区分三类内存:长期知识库(Vertex AI Search实现语义检索、Firestore存储用户交互史)、工作内存(Memorystore保障低延迟会话上下文)、事务内存(Cloud SQL记录审计日志),其中Vertex AI Memory Bank可自动提取对话关键信息,实现个性化记忆。编排逻辑采用ReAct框架,通过“推理-行动-观察”循环处理多步骤任务,如退款流程中自动查询政策、调用CRM获取订单信息并执行退款。
开发与部署流程注重效率与可扩展性。基于ADK开发需经历架构选型(LLM Agent用于灵活推理、Workflow Agent用于结构化流程)、工具定义(明确函数签名与文档字符串)、数据集成(对接谷歌云存储服务)三大步骤,指南提供软件bug排查代理等实例,演示如何通过指令引导代理分类bug、分配团队。部署方面,Vertex AI Agent Engine作为托管环境,支持自动扩缩容与内存管理;Cloud Run适合微服务架构,按实际算力计费;GKE则满足复杂 Kubernetes 部署需求。此外,A2A协议支持多代理协作,如生物科技公司BioCorteX通过多代理协同加速药物研发,将原本数年的假设验证缩短至数天。
安全与运维体系保障代理稳定运行。AgentOps框架通过四层评估确保可靠性:组件级测试(验证工具与API功能)、轨迹评估(检查ReAct循环的推理逻辑)、结果评估(验证输出准确性与接地性)、系统级监控(跟踪生产环境中的延迟、工具调用成功率)。谷歌云提供Agent Starter Pack,含Terraform基础设施代码、Cloud Build CI/CD流水线及OpenTelemetry可观测性配置,自动化部署与评估流程。安全层面,通过IAM权限控制、输入输出过滤、操作审计日志(对接BigQuery)构建防御体系,同时遵循谷歌安全AI框架(SAIF),防范偏见、隐私泄露等风险,如通过内容审核API过滤有害输出,确保代理合规运行。
指南指出,未来AI代理将向多模态、多代理协同方向发展,谷歌云将持续优化Gemini模型能力、扩展MCP/A2A生态秒配网,并通过谷歌for Startups计划提供最高35万美元云 credits 与技术支持,助力企业快速落地智能代理应用,推动从单一任务自动化到复杂业务流程重构的转型。
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